MCMC 一 蒙特卡罗方法 MCMC 二 马尔科夫链 MCMC 三 MCMC采样和M H采样 MCMC 四 Gibbs采样 在MCMC 三 MCMC采样和M H采样中，我们讲到了M H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据，特征的条件概率分布好求 ...
2017-03-30 17:03 97 47040 推荐指数：
MCMC全称是Markov Chain & Monte Carlo。 在概率图的框架中属于近似推断中的不确定性推断，与之相对的有近似推断中的变分推断(variational Inference)。 MCMC本质是基于“采样”的“随机”“近似”。有三个关键词。 ①采样是说MCMC本质 ...
本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到P ...
http://www.tuicool.com/articles/fqEf6f 本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好， ...
如果我们要求$f(x)$的积分，可化成， \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布，假设${g(x) = \frac{{f(x)} ...
(学习这部分内容大约需要50分钟) 摘要 Gibbs采样是一种马尔科夫连蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每个随机变量从给定剩余变量的条件分布迭代地重新采样. 它是在概率模型中执行后验推理的简单且常用的高效方法. 预备知识 学习Gibbs ...
gibbs采样 关键字一 关键字二 参数估计与预测 机器学习的一般思路为： 1.从问题的本质中构建模型，定义样本的产生，有联合概率(图模型)。 2.进行模型参数的估计：MLE、MAP、Bayes。 3.使用模型对新 ...
本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到P ...
，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。 1. 重新寻找合适的细致平稳条件 2. 二维Gi ...
